计算机视觉是目前人工智能最成功的领域之一，但这些用来检测物体、人脸的复杂系统，直至今日也无法与人类的视觉系统相提并论。近日，来自麻省理工学院和耶鲁大学等高校研究者提出了一种名为「EIG」的深度神经网络模型，与常用的带标签数据训练出的神经系统相比，新模型的机理更接近真实的人类视觉系统，可以像人类一样从图像中迅速生成详细的场景描述。这一成果已经以论文的形式在《Science Advance》上发表，为我们探索大脑这一强大机制的工作原理提供了参考。论文的主要作者是耶鲁大学心理学助理教授 Ilker Yildirim，其他参与者还包括洛克菲勒大学的两位神经科学和行为学方面的教授 Tenenbaum、Winrich Freiwald 等。